AG Endokrine Dynamik und Stoffwechselregulation
Datenbasierte Prädiktion und Translation
Die hormonelle Regulation des Stoffwechsels folgt komplexen, dynamischen Prinzipien, die sich zwischen Individuen – und insbesondere zwischen Geschlechtern – erheblich unterscheiden. Unsere Arbeitsgruppe erforscht endokrine Netzwerke und metabolische Regulation mit dem Ziel, individuelle Risiken besser zu verstehen und prädiktiv zu modellieren.
Ein besonderer Fokus liegt auf dem Polyzystischen Ovarialsyndrom (PCOS) – einer der häufigsten hormonell-metabolischen Erkrankungen bei Frauen im reproduktiven Alter. PCOS betrifft nicht nur die Reproduktionsgesundheit, sondern geht mit einem erhöhten Risiko für Adipositas, Typ-2-Diabetes, Herz-Kreislauf-Erkrankungen und psychische Belastungen einher. Trotz seiner hohen Prävalenz ist PCOS noch immer unterdiagnostiziert und unterforscht – insbesondere in Bezug auf molekulare Subtypen, Therapieansprechen und Langzeitrisiken.
Forschungsschwerpunkte
Unsere AG verbindet klinische Beobachtung mit datengetriebener Analyse, um hormonelle Dysregulationen besser zu verstehen und Lösungen für Patientinnen und Patienten zu entwickeln. Im Zentrum stehen dabei folgende Themenfelder:
- Metabolische und kardiovaskuläre Risiken bei PCOS
Analyse individueller Risikoprofile und Entwicklung prädiktiver Modelle für Langzeitkomplikationen auf Basis klinischer und molekularer Daten - Molekulare Subtypen des PCOS
Identifikation biologisch definierter PCOS-Phänotypen durch integrative Omics-Ansätze (Proteomik, Metabolomik) und datenbasierte Clusteranalysen - Therapieansprechen und personalisierte Interventionen
Entwicklung biomarkerbasierter Prädiktoren für das Ansprechen auf Lebensstilinterventionen, GLP-1-Rezeptoragonisten und andere medikamentöse Therapien - Reproduktive Gesundheit und Schwangerschaftsverlauf
Untersuchung des Einflusses von PCOS auf Fertilität, Schwangerschaftsverlauf, perinatale Risiken und potenzielle transgenerationale Effekte - Versorgungsforschung und Patienten- und Patientinnenbeteiligung
Entwicklung und Evaluation innovativer Versorgungsmodelle unter aktiver Einbindung von Betroffenen und Patientenorganisationen
Unser Ansatz
Wir arbeiten interdisziplinär an der Schnittstelle zwischen klinischer Endokrinologie, Reproduktionsmedizin, Stoffwechselmedizin und Bioinformatik. Unser Ziel ist es, individuelle Krankheitsverläufe anhand moderner Datenanalyse zu verstehen und Translation aktiv mitzugestalten – von der molekularen Ebene bis zur klinischen Anwendung.
Durch enge Kooperationen mit nationalen und internationalen Forschungspartnerinnen und -partnern, klinischen Einrichtungen und zivilgesellschaftlichen Akteurinnen und Akteuren bringen wir Grundlagenforschung, Datentechnologie und Versorgungsperspektive zusammen.
